gru

[Pytorch系列-54]：循环神经网络 - torch.nn.GRU（）参数详解

文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121645435目录第1章GRU
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-14 13:54

GRU时间序列数据分类预测

输入变量的数目：15预测的类别数：0,1,2,3,4,10（1类数目最多，数据不均衡）GRU模型参数解释：参考链接：[Pytorch系列-54]：循环神经网络-torch.nn.GRU（）参数详解_文火冰糖的硅基工坊的博客
儒雅的晴天·2022-12-14 13:23

【GRU回归预测】基于粒子群优化门控循环单元PSO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particleswarmoptimization,PSO)算法优
Matlab科研工作室·2022-12-14 12:48

【GRU回归预测】基于粒子群优化门控循环单元PSO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particleswarmoptimization,PSO)算法优
matlab科研助手·2022-12-14 12:47

回归预测 | MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前,神经网络是软测量建模的主要工具之
matlab科研助手·2022-12-14 08:39

时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测

时序预测|MATLAB实CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测目录时序预测|MATLAB实CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍本次运行测试环境
机器学习之心·2022-12-14 07:34

回归预测 | MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测写在前面效果一览基本描述模型描述程序设计参考资料写在前面程序获取
机器学习之心·2022-12-14 07:04

【GRU回归预测】基于鲸鱼算法优化门控循环单元WOA-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前,神经网络是软测量建模的主要工具之
Matlab科研工作室·2022-12-14 07:31

多维时序 | MATLAB实现GRU多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现GRU多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现GRU多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB
机器学习之心·2022-12-13 22:53

了解RNN模型、LSTM模型、GRU模型，及掌握注意力机制

一、什么是RNN模型RNN(RecurrentNeuralNetwork),中文称作循环神经网络,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出。一般单层神经网络结构:RNN单层网络结构:以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构:RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包
黑马程序员官方·2022-12-13 11:13

循环神经网络之——门控制循环单元(GRU)

一．摘要在上次分享中，我们了解到了基础的循环神经网络(RNN),对于基础的循环神经网络模型，它可以比较好的通过t时刻关联到t-1时刻和t+1时刻，甚至更多。但它对任意时刻的输入都是赋予相同权重计算。这样区分不出重点因素。并且循环神经网络的梯度很容易衰减和爆炸，虽然可以采用裁剪梯度的方法缓解，但无法解决梯度衰减的问题。由于这个原因，循环神经网络在实际中就会较难捕捉时间序列中的时间步距离较大的依赖关系
xi_xiyu·2022-12-13 10:36

深度学习入门之GRU

目录1.什么是GRU2.GRU浅析2.1GRU的输入输出结构2.2GRU的内部结构原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32481747这里的内容是对台大李宏毅老师课程视频的一些记录以及自己的一些整理和思考
赵孝正·2022-12-13 10:06

基于Adam算法优化GRU神经网络的短期负荷预测（Python代码实现）

目录1Adam优化算法2Adam算法中的学习率衰减策略3GRU神经网络4运行结果5参考文献6Python代码实现1Adam优化算法2Adam算法中的学习率衰减策略该文在Adam算法的基础上引入了学习率衰减策略
荔枝科研社·2022-12-13 10:35

深度学习之GRU学习笔记

其中LSTM的变体GRU只是简单提了一点点。
superY25·2022-12-13 10:03

NLP基础知识点：GRU模型结构与公式的梳理

本篇笔记与李宏毅2020机器学习深度学习(4)RNN循环神经网络笔记+作业一起使用GRU神经元结构图与公式GRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork
梆子井欢喜坨·2022-12-13 10:01

深度学习基础学习-RNN与LTSM、GRU

最近看文献看到了LTSM（LongShortTermMemory）相关的文献，所以把了解到的内容做一个记录RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN），以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursiveneuralnetwork）。因为与时间序列相关，所以多用于自然语言
小夭。·2022-12-13 10:58

神经网络：GRU基础学习

1、GRU简介  LSTM具有更长的记忆能力，在大部分序列任务上面都取得了比基础的RNN模型更好的性能表现，更重要的是，LSTM不容易出现梯度弥散现象。
~hello world~·2022-12-13 10:24

Bi-GRU sequence classification使用不同池化/解码方式实现预测任务

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文介绍使用PyTorch的Bi-GRU模型实现sequenceclassification（在NLP中一般就是文本分类任务）时，对GRU输出以不同池化方式获得sequence
诸神缄默不语·2022-12-13 10:53

LSTM学习总结

GRU：将LSTM的门结构进行了重新设计，归结为两个门结构，一个重置门，另一个更新门。Muti-Layers-LSTM:在层次上进行改善网络结构。Bi-LSTM:在方向上改进。
Vera929·2022-12-12 12:54

AI遮天传 DL-反馈神经网络RNN

本文会先介绍动态系统的概念，然后介绍两种简单的反馈神经网络，然后再介绍两种门控神经网络(LSTM,GRU)，最后是关于反馈神经网络的应用(本次以语音识别为例)。
老师我作业忘带了·2022-12-12 07:02

Python笔记 之 jieba模块

paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同
一起种梧桐吧·2022-12-12 06:01

用通俗易懂的方式讲解Transformers

多年来，我们一直在使用RNN，LSTM和GRU解决顺序问题，您突然希望我们将其全部丢弃吗？嗯，是！！所有这三种架构的最大问题是它们进行顺序处理。
机器学习社区·2022-12-12 04:40

【GRU回归预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现数据多维输入单输出预测附matlab代码

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍提出了一种基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit
Matlab科研工作室·2022-12-11 22:43

Rnn Lstm Gru Sru学习小结

1.RnnRnn的详细介绍可以参考深度学习之RNN(循环神经网络)零基础入门深度学习(5)-循环神经网络详解循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork)基本原理和算法可以参考下图：这里表示的是一个Rnn单元。由左图可以知道Rnn单元的计算公式：这里O(t)是当前时刻的输出，S(t)是当前时刻的隐藏层状态。X(t)是当前的输入，它是一个词根的向量表示，向量由x1、x2、x3...等分
zxros10·2022-12-11 12:12

极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式

RNNu,v,w是为了展示所乘的矩阵不同，ht激活使用tanhLSTMft、it、ot激活使用sigmoidct激活使用tanhGRUGRU是LSTM的简单版本，合并内部自循环Cell与隐藏层hidden，合并遗忘门、输入门为更新门z，新增重置门r，删除输出门zt、rt激活使用sigmoidh~激活使用tanh
还卿一钵无情泪·2022-12-11 11:41

李宏毅seq2seq(RNN LSTM GRU seq2seq)

1.回顾RNN对于RNN，要求隐藏状态的维度要相同。RNN模块是同一个网络，只是在不同时间的使用。对于RNN可以将中间层的输出作为下一层的输入，f1≠f2。其它的计算以此类推。隐藏层的激活函数选用tanh函数(李沫大神的《动手学深度学习》是使用这个激活函数)，对于分类问题输出层选用softmax为激活函数。笔者还看过另一种说法，是直接将隐藏状态连结，计算最终输出。个人更倾向这个说法。(出自李沫大神
qq_43501578·2022-12-11 11:40

RNN LSTM GRU 代码实战 ---- 简单的文本生成任务

RNNLSTMGRU代码实战----简单的文本生成任务importtorchiftorch.cuda.is_available():#TellPyTorchtousetheGPU.device=torch.device("cuda")print('Thereare%dGPU(s)available.'%torch.cuda.device_count())print('WewillusetheGPU
frank_zhaojianbo·2022-12-11 11:07

RNN LSTM GRU

GRU是LSTM的简化结构，而LSTM是RNN的优化结构。
下雨天吃火锅哩·2022-12-11 11:05

MATLAB算法实战应用案例精讲-【时序模型】循环神经网络-GRU（附MATLAB和Python代码）

目录前言几个高频面试题1.GRU与LSTM的区别与联系2.LSTM和RNN的区别GRU的引入算法原理
林聪木·2022-12-11 10:26

【GRU回归预测】基于门控循环单元GRU实现数据多维输入单输出回归预测附matlab代码

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍提出了一种基于门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测.使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据
Matlab科研工作室·2022-12-11 09:45

回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型结构程序设计参考资料预测效果基本介绍本次运行测试环境
机器学习之心·2022-12-11 09:48

【GRU回归预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现数据多维输入单输出预测附matlab代码

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍提出了一种基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit
matlab科研助手·2022-12-11 09:02

语言模型：注意力机制（Attention）

1.注意力机制（Attention）注意力机制（AttentionMechanism）是一种信息筛选方法，可进一步缓解LSTM和GRU中的长期依赖问题。
HadesZ~·2022-12-11 03:20

各类注意力机制的介绍 (Intra & Inter & Soft & Hard & Global & Local Attention)

传统神经机器翻译（NeuralMachineTranslation,NMT）模型普遍采用encoder-decoder结构，且encoder和decoder一般为RNN网络（如LSTM、GRU等）。
夏树让·2022-12-11 03:43

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果编辑习题6-5推导GRU
HBU_Hbdwhb·2022-12-11 01:45

ubuntu 18.04 grub 启动菜单字体调大

不甘心，又开始找找找，找到一篇文章《调整GRU
longmaohu·2022-12-11 00:10

【pytorch】nn.GRU的使用

GRU具体不做介绍了，本篇只做pytorch的API使用介绍.torch.nn.GRU(*args,**kwargs)公式下面公式忽略bias，由于输入向量的长度和隐藏层特征值长度不一致，所以每个公式的
安安爸Chris·2022-12-10 17:12

RNN LSTM GRU ATT等模型 学习笔记

目录1.如何理解RNN2.RNN分类3.传统RNN模型构造4.LSTM5.GRU6.注意力机制什么是注意力机制7.RNNLSTMGRU注意力机制代码实现1.如何理解RNN2.RNN分类3.传统RNN模型构造
H A I·2022-12-10 11:09

RNN-LSTM-GRU以及bi-LSTM

这篇笔记参考了陶将大佬的文章，下周的专业英语课要讲一篇论文，其中用到了LSTM，赶紧恶补一起来看看吧~LSTM（LongShort-TermMemory）长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM是解决循环神经网络RNN结构中存在的“梯度消失”问题而提出的，是一种特殊的循环神经网络。最常见的一个例子就是：当我们要预测“theclouds
是木子啦~·2022-12-10 11:07

RNN-LSTM-GRU学习笔记

摘要：本文用于总结整个RNN的学习过程以及学习资料。RNN1.下文是rnn利用Bptt的训练的推导过程。RNN与bptt推导过程2.rnn一些基本概念以及问题分析参考文章-1RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？常见问题：1.RNN是什么？RNN是循环神经网络的简称。常用来对时间序列建模，具体来说就是一个序列当前的输出和前面的输出也有关，应用场景主要有自然语言处理、语音识别。其内
kingsam_·2022-12-10 11:05

基于 GRU-Attention 的中文文本分类学习记录

摘要：传统的GRU分类模型是一种基于LSTM的模型变体，它在LSTM的基础上将遗忘门和输入门合并成更新门，使得最终的模型比标准的LSTM模型更简单。
彭祥.·2022-12-10 11:05

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法
wlz249·2022-12-10 11:32

机器学习/深度学习/NLP-5-RNN、LSTM、GRU

机器学习/深度学习/NLP-5-RNN、LSTM、GRURNNLSTM遗忘门输入门及细胞状态更新输出门GRU参考RNNRNN（RecurrentNeuralNetwork）即通常所说的循环神经网络。
骑单车的王小二·2022-12-10 11:55

【GRU回归预测】基于门控循环单元GRU实现数据多维输入单输出回归预测附matlab代码

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍提出了一种基于门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测.使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据
matlab科研助手·2022-12-10 10:45

Keras/Tensorflow训练逻辑研究

我们的项目是智能问答机器人，基于双向RNN（准确的说是GRU）网络，这里网络结构，就不做介绍，只研究其中的训练逻辑，我们的训练是基于fit_gene
gqixl·2022-12-10 09:33

tensorflow seq2seq api使用及 seq2seq 实现

标签文本预处理使用做标签对齐补齐,使用和对标签做起始和结束标志,用于告诉decoder文本起始与结束,对于某些低频词汇和不关心词汇使用标签替代.2.seq2seqapiencoder部分通常使用lstm或gru
koibiki·2022-12-08 19:37

RNN，LSTM，GRU解析

1.RNN1.1RNN的结构对于每一个时间步ttt而言a=g(Waaa+Waxx+ba)a^{}=g(W_{aa}a^{}+W_{ax}x^{}+b_a)a=g(Waaa+Waxx+ba)y=Wyaa+byy^{}=W_{ya}a^{}+b_yy=Wyaa+by其中Waa,Wax,Wya,ba,byW_{aa},W_{ax},W_{ya},b_a,b_yWaa,Wax,Wya,ba,by是每个循环
何如千泷·2022-12-08 14:57

【神经网络】学习笔记十七——IRNN：初始化矩阵RNN

目录一、说在前面1.传统RNN的问题2.IRNN做出的改变3.提出的IRNN的重点二、引入：传统RNN存在的问题1.传统RNN存在的问题2.改进的LSTM和GRU的问题3.IRNN的引入总结一、说在前面
昔我往矣wood·2022-12-08 12:24

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果编辑习题6-5推导GRU
喝无糖雪碧·2022-12-08 11:35

PyTorch深度学习 学习记录7_2

文章目录GRU(门控循环单元)pack_padded_sequence名字分类GRU(门控循环单元)LSTM（长短期记忆）的提出是为了解决RNN梯度消失和梯度爆炸的问题，而且由于引入的记忆细胞相比于RNN
vzvzvzv·2022-12-08 08:03
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